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数据集市 数据集市,也称为DM模型。是汇总表的统称。汇总逻辑表是由一个特定的分析对象(如会员)及其相关的统计指标组成的。组成一个汇总逻辑表的统计指标都具有相同的统计粒度(如会员),汇总逻辑表面向用户提供了以统计粒度(如会员)为主题的所有统计数据(如会员主题集市)。 汇总表分为“手
级别2是开始管理级别,仍处于匮乏状态,没有形成正式一致的数据治理方法。 级别3是明确定义级别,处于可改进状态,已经形成了主动治理的流程和正式一致的数据治理方法。 级别4是量化管理级别,已经步入适宜匹配状态,贯穿组织采用的正式一致的数据治理方法都是可量化管控的。 级别5是最高级别,专注于持续优化提升,已经步入卓越状态。
数据是企业争夺优质客户的关键 数据是企业的生命线,谁掌握了准确的数据谁就获得了先机。在当前竞争日益激烈的市场上,企业都在不同的细分市场上争夺优质客户。如何在这样的市场环境中选择市场的经营策略?企业每一笔资金的来源与利用、每一次经营管理决策都必须基于准确的数据分析判断。只有基于准确
建设,导致一个角色跨多个IT系统操作,效率低;数据获取难,手工处理多,单一个收入管理需要从5个系统导出数据,约11个人总共花费50小时完成分析。 通过数据治理,华为可以做到3天月度财务报告出初稿、5天月度财务报告出终稿、11天年度财务报告完成初稿,要把一家业务遍及170多个国家和
数据治理组织架构 数据治理组织架构框架 数据治理组织职责
华为数据治理案例 华为数据治理思考 华为数据治理实践 华为数据治理效果
在成员权限视图页面,通过在左侧单击选择某工作空间的用户或用户组(支持通过工作空间、用户或用户组进行筛选),系统默认展示其通过角色(包含空间权限集、权限集和角色)或权限申请和审批流程所获取的权限。在权限结果中,支持筛选不同的数据源类型,并通过集群名称、库名、schema、表名或列名检索。 图2 查看用户权限 父主题:
在本章节您可以学习到数据开发模块资源管理、作业编辑等功能。 场景说明 用户在使用DLI服务时,大部分时间会使用SQL对数据进行分析处理,有时候处理的逻辑特别复杂,无法通过SQL处理,那么可以通过Spark作业进行分析处理。本章节通过一个例子演示如何在数据开发模块中提交一个Spark作业。
数据治理模块域 数据治理主要专注于如下模块域: 数据集成 数据集成用来完成数据入湖动作,不是简单的数据搬家,而是按照一定的方法论进行数据备份。数据入湖的前提条件是满足6项数据标准,包括:明确数据Owner、发布数据标准、定义数据密级、明确数据源、数据质量评估、元数据注册。此标准由
用户已添加权限,还是无法查看工作空间? 可能原因 DataArts Studio基于DAYU系统角色+工作空间角色实现授权的能力。为使IAM用户权限正常,IAM用户所在的用户组需要在IAM控制台中被授予DAYU User或DAYU Administrator的系统角色,另外也必须确保DAYU
能直接用于分析决策。 用户在关系建模过程中,可以从数仓规划去设计物理模型。 物理模型:是在逻辑数据模型的基础上,考虑各种具体的技术实现因素,进行数据库体系结构设计,真正实现数据在数据库中的存放,例如:所选的数据仓库是DWS或MRS_Hive。 维度建模 维度建模是从分析决策的需求
面向的读者 本文面向的读者包括:企事业各级管理人员、参与数据工作的相关人员、工具平台开发维护的相关人员等。
查看工作空间内的数据资产 数据地图围绕数据搜索,服务于数据分析、数据开发、数据挖掘、数据运营等数据表的使用者和拥有者,提供方便快捷的数据搜索服务,拥有功能强大的血缘信息及影响分析。 搜索:在进行数据分析前,使用数据地图进行关键词搜索,帮助快速缩小范围,找到对应的数据。 详情:使用
通过DLI SQL节点传递SQL语句到DLI SQL中执行,实现多数据源分析探索。 原理 该节点方便用户在数据开发模块的周期与实时调度中执行DLI相关语句,可以使用参数变量为用户的数仓进行增量导入,分区处理等动作。 参数 用户可参考表1,表2和表3配置DLI SQL节点的参数。 表1 属性参数
步骤2:数据开发处理 本步骤通过BI报表原始数据,分析10大用户关注最多的产品和10大用户评价最差的商品,然后通过作业定期调度执行并将结果每日导出到表中,以支撑信息分析。 分析10大用户关注最多的产品 在DataArts Studio控制台首页,选择对应工作空间的“数据开发”模块,进入数据开发页面。
中的属性。 衍生指标=原子指标+统计维度+时间周期。 原子指标:明确统计口径,即计算逻辑。 统计维度:用于观察和分析业务数据的视角,支撑对数据进行汇聚、钻取、切片分析,用于SQL中的GROUP BY条件。 时间周期:时间周期是时间条件限制的标准化定义。 前提条件 在新建衍生指标之前,请先确认原子指标已经新建并发布。
新建维度 维度建模包含维度、维度表和事实表三个部分。 维度是用于观察和分析业务数据的视角,支撑对数据汇聚、钻取、切片分析,用于SQL中的GROUP BY条件。维度多数具有层级结构,如:地理维度(其中包括国家、地区、省以及城市等级别的内容)、时间维度(其中包括年度、季度、月度等级别的内容)。
配置数据血缘 DataArts Studio数据血缘解析方案包含自动分析血缘和手动配置血缘两种方式。一般推荐使用自动血缘解析的方式,无需手动配置即可生成血缘关系,在不支持自动血缘解析的场景下,再手动配置血缘关系。 自动血缘解析,是由系统解析数据开发作业中的数据处理和数据迁移类型节
设计和维护数据治理方法、总则、工具和平台,协助各数据领域工作组实施数据治理工作,对整体数据治理工作进行度量和汇报,并对跨领域的数据治理问题和争议进行解决和决策。 各领域数据治理工作组:在各领域数据范围内进行数据治理的工作,依据数据治理委员会制定的数据治理方法和总则,制定本领域数
衍生指标=原子指标+统计维度+时间限定+通用限定。 原子指标:明确统计口径,即计算逻辑。 统计维度:用于观察和分析业务数据的视角,支撑对数据进行汇聚、钻取、切片分析,用于SQL中的GROUP BY条件。 时间限定:时间限定是时间条件限制的标准化定义。 通用限定:统计的业务范围,